Implementación de herramientas de IA (NotebookLM) para la capacitación técnica en normatividad relacionada con los residuos peligrosos

Resumen

El manejo sostenible de los recursos edáficos y la correcta disposición de residuos orgánicos (biosólidos) constituyen desafíos críticos para la agricultura moderna y la ingeniería ambiental. La complejidad técnica de regulaciones como la NOM-004-SEMARNAT-2002 y la NOM-138-SEMARNAT/SSA1-2012 genera barreras de aprendizaje significativas en los futuros profesionales encargados de su aplicación. Este estudio investiga la eficacia de una estrategia pedagógica mediada por Inteligencia Artificial Generativa (NotebookLM) para transformar textos normativos densos en formatos de audio (podcasts), facilitando la asimilación de protocolos de remediación y manejo de residuos. Bajo un diseño cuasi-experimental en la Universidad Juárez Autónoma de Tabasco, se comparó el desempeño de un grupo experimental ($n=22$) frente a una línea base histórica controlada. Se sustituyó la evaluación memorística por la resolución de escenarios prácticos de contaminación de suelos. Los resultados indican una mejora estadísticamente significativa ($\chi^2 = 9.84, P < 0.01$), reduciendo la tasa de reprobación del 60% al 18.2%. Además, se evidenció un incremento notable en las competencias de diagnóstico y propuesta de remediación. Se concluye que la tecnología de generación de audio mediante IA reduce la carga cognitiva extrínseca, permitiendo una apropiación más profunda de la normativa técnica agrícola y ambiental.